機(jī)器視覺是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的一個(gè)快速發(fā)展方向,隨著機(jī)器視覺技術(shù)的不斷進(jìn)步,推動(dòng)了工業(yè)自動(dòng)化、智慧安防和人工智能等行業(yè)的進(jìn)步,也為各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用帶來了更多的發(fā)展?jié)摿εc機(jī)會(huì)。其中雙目視覺是機(jī)器視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要分支。將視覺引入到機(jī)器人的抓取中,這是機(jī)器人控制技術(shù)和機(jī)器視覺相結(jié)合的產(chǎn)物,對(duì)提高工業(yè)生產(chǎn)的效率具有深刻的影響。課題主要將雙目視覺技術(shù)引入到傳統(tǒng)工業(yè)示教機(jī)器人中,使機(jī)器人能夠運(yùn)用視覺實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的識(shí)別定位和抓取,主要做以下的研究工作:首先,進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定技術(shù)研究,建立相機(jī)成像相關(guān)坐標(biāo)系,分析相機(jī)標(biāo)定的原理和標(biāo)定方法�；趶堈褬�(biāo)定原理,進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)得到相機(jī)參數(shù),對(duì)比標(biāo)定結(jié)果,采用Opencv編程的方法對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定實(shí)驗(yàn),得到相機(jī)參數(shù)。其次,研究圖像特征的提取和匹配算法,相機(jī)采集的圖像由于噪聲等因素的干擾往往不能直接進(jìn)行特征的提取和分析。所以在特征提取之前,對(duì)圖像的濾波算法進(jìn)行研究。分別實(shí)驗(yàn)對(duì)比不同的濾波算法的濾波效果,選擇中值濾波算法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。分析不同類型的圖像特征,提出在圖像空間域內(nèi),提取圖像的極值點(diǎn)特征,運(yùn)用SIFT算法對(duì)圖像進(jìn)行特征提取和匹配。并運(yùn)用RANSAC算法...

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 論文的研究背景和意義
    1.2 雙目立體視覺的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 雙目視覺的主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文主要內(nèi)容與章節(jié)安排
    1.5 本章小結(jié)
第2章 雙目視覺系統(tǒng)的構(gòu)建與標(biāo)定
    2.1 雙目視覺系統(tǒng)的成像模型
    2.2 相機(jī)成像坐標(biāo)系的建立和模型
        2.2.1 相機(jī)成像坐標(biāo)系的建立
        2.2.2 相機(jī)線性模型
        2.2.3 相機(jī)非線性模型
    2.3 相機(jī)的標(biāo)定
        2.3.1 相機(jī)標(biāo)定方法分析
        2.3.2 張正友相機(jī)標(biāo)定法
    2.4 相機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)
        2.4.1 基于Opencv的相機(jī)標(biāo)定
        2.4.2 Matlab相機(jī)標(biāo)定
        2.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    2.5 本章小結(jié)
第3章 圖像特征提取和匹配研究
    3.1 圖像預(yù)處理
        3.1.1 圖像空間平滑濾波去噪
    3.2 圖像特征提取
        3.2.1 全局特征
        3.2.2 局部特征
        3.2.3 SIFT算法的建立
    3.3 RANSAC算法
    3.4 三種算法的匹配實(shí)驗(yàn)
    3.5 圖像特征立體匹配
    3.6 本章小結(jié)
第4章 目標(biāo)物體的識(shí)別與定位
    4.1 目標(biāo)物體的識(shí)別
        4.1.1 模板匹配原理
        4.1.2 不同條件下目標(biāo)物體的識(shí)別
    4.2 物體的定位
        4.2.1 仿射模型的建立
        4.2.2 目標(biāo)物體的定位
    4.3 工件形心的三維坐標(biāo)的計(jì)算
        4.3.1 三維重建的原理
        4.3.2 三維重建的方法
    4.4 本章小結(jié)
第5章 雙目視覺機(jī)器人抓取系統(tǒng)的構(gòu)建和實(shí)驗(yàn)
    5.1 抓取系統(tǒng)的構(gòu)建
        5.1.1 系統(tǒng)組成
        5.1.2 各模塊的選型
    5.2 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)建模
        5.2.1 D-H法得到機(jī)械臂連桿參數(shù)
        5.2.2 機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)學(xué)正解
    5.3 機(jī)器人建模仿真
        5.3.1 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)建模
        5.3.2 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真
    5.4 機(jī)器人手眼標(biāo)定
    5.5 機(jī)器人抓取實(shí)驗(yàn)與分析
        5.5.1 機(jī)器人抓取軟件的設(shè)計(jì)
        5.5.2機(jī)器人抓取實(shí)驗(yàn)
        5.5.3 抓取實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.6 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
在學(xué)研究成果
致謝



本文編號(hào)：3792127